Systematic Study of 3-3-1 Models

We carry a systematic study of possible models based on the local gauge group SU(3)_c X SU(3)_L X U(1)_X. Old and new models emerge from the analysis.Comment: 9 pages, Latex. Talk given at the VIII Mexican Workshop on Particles and Fields, Zacatecas, Mexico, Nov. 14-20, 2001. To appear in the AIP Proceeding

GUTs and String-GUTs

We look for a connection between string theories and Grand Unified Theories (GUTs), with the aim to look for new insights in the existing four dimensional string-GUT problems. We argue that the construction of consistent string-GUT models could require the use of non canonical affine levels. We list the most common level values related to realistic GUTs.Comment: 8 pages, Latex file, no figures. Acepted for publication in Europhysics Letter

Performance of a New Enhanced Topological Decision-Rule Map-Matching Algorithm for Transportation Applications

Indexación: Web of Science; ScieloMap-matching problems arise in numerous transportation-related applications when spatial data is collected using inaccurate GPS technology and integrated with a flawed digital roadway map in a GIS environment. This paper presents a new enhanced post-processing topological decision-rule map-matching algorithm in order to address relevant special cases that occur in the spatial mismatch resolution. The proposed map-matching algorithm includes simple algorithmic improvements: dynamic buffer that varies its size to snap GPS data points to at least one roadway centerline; a comparison between vehicle heading measurements and associated roadway centerline direction; and a new design of the sequence of steps in the algorithm architecture. The original and new versions of the algorithm were tested on different spatial data qualities collected in Canada and United States. Although both versions satisfactorily resolve complex spatial ambiguities, the comparative and statistical analysis indicates that the new algorithm with the simple algorithmic improvements outperformed the original version of the map-matching algorithm.El problema de la ambigüedad espacial ocurre en varias aplicaciones relacionadas con transporte, específicamente cuando existe inexactitud en los datos espaciales capturados con tecnología GPS o cuando son integrados con un mapa digital que posee errores en un ambiente SIG. Este artículo presenta un algoritmo nuevo y mejorado basado en reglas de decisión que es capaz de resolver casos especiales relevantes en modo post-proceso. El algoritmo propuesto incluye las siguientes mejoras algorítmicas: un área de búsqueda dinámica que varía su tamaño para asociar puntos GPS a al menos un eje de calzada, una comparación entre el rumbo del vehículo y la dirección del eje de calzada asignada, y un nuevo diseño de la secuencia de pasos del algoritmo. Tanto el algoritmo original como el propuesto fueron examinados con datos espaciales de diferentes calidades capturados en Canadá y Estados Unidos. Aunque ambas versiones resuelven satisfactoriamente el problema de ambigüedad espacial, el análisis comparativo y estadístico indica que la nueva versión del algoritmo con las mejoras algorítmicas entrega resultados superiores a la versión original del algoritmo.http://ref.scielo.org/9mt55